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[发明专利]一种对烤烟不同特征进行正反面识别的方法-CN202310398525.4在审
发明人：陈婷;赵晓琳;邓超;朱金轲;薛盼;廖本奇;王通;罗建喆;冯柔 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开的一种对烤烟不同特征进行正反面识别的方法，包括如下步骤：步骤1、根据烤烟的形状分为上、中、下烟部三个区域，分类后进行烟叶图像提取，获取数据样本；步骤2、对所述数据样本进行图像预处理，对处理后的样本进行膨胀腐蚀，将其背景中的影响因素进行去除，转化为纯黑色背景；步骤3、对处理后的样本进行正确分类，并构建数据集，每个所述数据样本都对应一个或多个特征向量组。步骤4、将纹理特征和颜色特征带入BP神经网络进行训练和测试。本发明基于烟叶的特征，结合烟叶分类、图形预处理和神经网络构建三种方法实现对烟叶正反面的识别。相比现有技术，本发明实现充分的特征提取，实现了准确率更高的识别功能。
一种烤烟不同特征进行正反面识别方法

[发明专利]一种基于Retinex理论的低光照图像增强方法-CN202310496216.0在审
发明人：陈婷;朱金轲;邓超;赵晓琳;薛盼;廖本奇;王通;罗建喆;冯柔 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及一种基于Retinex理论的低光照图像增强方法，通过对图像高频、低频信息分离提取，对应的去对噪声多的高频信息部分去噪，忽略噪声对低频信息的影响；通过ACE分离提取图像的低频、高频信息图像；通过Decompose‑Net将分解后的低频信息图像解耦为两个较小的子空间；通过Enhance‑Net对分解出来的高频信息图像、低频信息反射图以及低频信息照度图进行去噪增强；最后通过Adjust‑Net对图像的细节和颜色进行恢复；本发明通过去除的低频信息噪声的影响，专注对高频信息的去噪，可以更好的解决低光图像中噪声过多影响图像恢复效果的影响。
一种基于 retinex 理论光照图像增强方法

[发明专利]一种学生课堂异常行为的识别方法及系统-CN202310435968.6在审
发明人：陈婷;薛盼;赵晓琳;廖本奇;朱金轲 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种学生课堂异常行为的识别方法及系统，利用监控视频构建学生课堂异常行为图像数据集；将学生课堂异常行为图像数据集利用Labelimg进行数据标注；向改进的YOLOV5网络中输入学生课堂异常行为数据集进行训练模型；将训练好的模型部署到监控设备进行学生课堂异常行为检测。本发明以更高的准确率和更高的效率实时监控学生课堂行为的异常行为，通过这种智能化的识别检测方法可以实时分析学生课堂状态，减轻教师的上课负担的同时帮助教师实时了解到学生在课堂上的听课状态，根据学生们在课堂上的状态反馈及时调整教学策略以提高课堂教学质量，不仅可以减轻老师的上课压力，减少教师的精力分散，并且可以实现智慧化校园的普及。
一种学生课堂异常行为识别方法系统

[发明专利]一种图像修复方法-CN202310008339.5在审
发明人：陈婷;王通;冯柔;罗建喆;廖本奇 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像修复方法，该方法包括：确定样本图像，所述样本图像包括破损彩色图像、破损灰度图像和破损边缘图像，所述破损彩色图像为部分彩色残缺的图像，所述破损彩色图像通过彩色图像和二值掩码生成，所述破损灰度图像通过对破损彩色图像二值处理得到，所述破损边缘图像通过Canny算法对破损彩色图像边缘提取得到；基于样本图像，利用边缘生成对抗网络，确定所述破损彩色图像对应的初始边缘修复图像，其中，所述边缘生成对抗网络通过破损彩色图像、破损灰度图像和破损边缘图像训练得到；利用纹理生成对抗网络，修复初始边缘修复图像，得到对应的修复图像，其中，所述纹理生成对抗网络中的注意力模块用于提取残缺区域的样本块，与非残缺区域进行相关性匹配，以捕获到远距离上下文图像信息，重建修复图像。本发明实施例用于修复大面积不规则残缺区域时，具有较好的修复结果。
一种图像修复方法

[发明专利]一种烟草病虫害的命名实体识别方法及其装置-CN202211325268.3在审
发明人：冯柔;陈婷;宋君乐;王通;罗建喆;朱金柯;赵晓琳;薛盼;廖本奇 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供了一种烟草病虫害的命名实体识别方法及其装置，该方法中包括：划分烟草病虫害的样本数据集，得到训练数据集、验证数据集和测试数据集，训练数据集用于训练命名实体识别模型，验证数据集用于验证命名实体识别模型，测试数据集用于对训练好的命名实体识别模型测试；基于烟草病虫害的训练数据集，确定命名实体识别模型，命名实体识别模型为BERT‑BI‑MHSA‑CRF模型；将待分类的烟草病虫害数据输入到命名实体识别模型中，输出烟草病虫害的命名实体识别结果。本发明实施例能够有效改善烟草病虫害的样本数据的处理效率。
一种烟草病虫害命名实体识别方法及其装置

[发明专利]基于纹理和形状特征的烤烟成熟斑与病斑分类方法及系统-CN202211359118.4在审
发明人：罗建喆;陈婷;王通;冯柔;赵晓琳;薛盼;朱金轲;廖本奇 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于纹理和形状特征的烤烟成熟斑与病斑分类方法及系统。其中，该方法包括：获取当前采集的烤烟图片；将当前采集的所述烤烟图片输入到训练好的烤烟成熟斑与病斑分类模型中，以对当前采集的所述烤烟图片中的成熟斑烟叶与病斑烟叶进行分类；所述病斑烟叶包括赤星病烟叶和蛙眼病烟叶；所述训练好的烤烟成熟斑与病斑分类模型是基于Adaboost分类器、圆形LBP纹理特征提取模块、形状特征提取模块以及样本数据集确定的；所述样本数据集包括多张烤烟样本图片以及相应的标注信息；所述标注信息包括：表征烤烟状态的信息。本发明的分类速度快、准确度高，能够有效提高烤后烟叶在机器分级时中上等烟的比例，增加经济效益。
基于纹理形状特征烤烟成熟分类方法系统